SI w PSI pomogła rozwiązać 18-letni problem obliczeń kwantowych — TechCrunch
David Turturian, pracownik startupowego laboratorium Physical Superintelligence (PSI), który niedawno ukończył studia w Massachusetts Institute of Technology, wykorzystał wczesny dostęp do modelu Anthropic Fable 5.2, aby rozwiązać 18-letni problem z teorii obliczeń kwantowych. Chodzi o hipotezę Aaronsona–Ambainisa, dotyczącą zdolności komputerów kwantowych do rozwiązywania zadań szybciej niż komputery klasyczne, donosi TechCrunch.
Weryfikacja dowodu matematycznego
Jeden z autorów hipotezy, naukowiec Scott Aaronson, napisał, że nie do końca rozumie otrzymany dowód, jednak uważa go za poprawny. Jak zaznaczył, dowód został automatycznie sformalizowany w języku Lean, używanym do dowodów matematycznych. Aaronson dodał również, że wynik wyjaśniła grupa czołowych badaczy, z którymi PSI podzieliło się rozwiązaniem.
Wynik nie wyklucza wszystkich możliwych sposobów, w jakie komputery kwantowe mogłyby przyspieszać rozwiązywanie złożonych zadań. Jednocześnie zamyka jeden z kierunków poszukiwań. Turturian nazwał to wynikiem negatywnym, który pozwala badaczom nie koncentrować się już na tym podejściu.
Model biznesowy PSI
Dyrektor generalny PSI Matt Pines oświadczył, że firma tworzy wyspecjalizowane narzędzia do badań naukowych, w tym systemy pamięci i infrastrukturę symulacyjną. Jak powiedział, takie systemy mają umożliwiać szeroką i szczegółową analizę problemu z uwzględnieniem wielu możliwych wariantów.
Więcej aktualnych wiadomości na kanale UA.News w Telegramie Telegram.
Obecnie PSI uzyskuje przychody z wykorzystywania swoich narzędzi do optymalizacji centrów danych, gdzie modelowane są wskaźniki dotyczące ciepła, energii elektrycznej, wody i hałasu. W przyszłości firma liczy na przekształcanie przełomów w fizyce teoretycznej w technologie.
Pines zaznaczył jednocześnie, że fizyka różni się od matematyki, ponieważ wnioski obliczeniowe trzeba weryfikować eksperymentami. PSI koncentruje się na jak najskuteczniejszym eksperymentalnym potwierdzaniu wyników obliczeń. Wyniku dotyczącego hipotezy Aaronsona–Ambainisa nie ujawniano, dopóki model Anthropic nie zbliżył się do premiery, co dało PSI czas na przedstawienie rozwiązania specjalistom w tej dziedzinie.
Doradca PSI, profesor Northeastern University Jim Halverson, zauważył, że najlepsze praktyki dla nauki z udziałem SI wciąż się kształtują. Jego zdaniem ważne są przejrzystość i konsultacje z ekspertami.
